Guardians of Trust: Fortifying Payment Gateway Security for Digital Prosperity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The exponential rise of digital payments has underscored the critical importance of digital payment security, particularly in payment gateway systems. This chapter delves into the vulnerabilities within these systems and proposes a comprehensive security enhancement framework to address them. Recent security breaches, such as those at SONY and Ontario’s birth registry, have emphasised the urgent need for improved protective measures. The proposed framework integrates advanced technologies like data encryption, next-generation firewalls (NGFWs), unified threat management (UTM), network traffic analysis, and multi-factor authentication (MFA). It aims not only to defend against current cyber threats but also to remain adaptable to future vulnerabilities, ensuring the integrity, confidentiality, and availability of transactional data. Moreover, aligning with regulatory standards such as the Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) and the General Data Protection Regulation (GDPR) is crucial for building trust and ensuring security in the digital transaction ecosystem. This chapter also highlights the importance of balancing security measures with user experience and advocates for user education and user-centric security solutions. Emerging technologies like artificial intelligence (AI) and blockchain are proposed for real-time fraud detection and maintaining immutable transaction records, offering innovative solutions to contemporary security challenges. Empirical analysis supports the efficacy of the proposed framework, showing improvements in data loss prevention, user satisfaction, and fraud mitigation. This framework, termed ‘Guardians of Trust’, represents a paradigm shift in payment gateway security, providing a scalable and forward-looking model that balances robust security protocols with user experience and compliance considerations. This chapter contributes significantly to the academic discourse on digital payment security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».